Python：使用 for 循环打印多个语句的计数答案

【问题标题】：Python: Print count of several statements using a for loopPython：使用 for 循环打印多个语句的计数
【发布时间】：2021-09-27 11:11:44
【问题描述】：

我想知道 Python 中是否有一种“when 语句”。例如，在下面的代码中，在某些时候所有观察结果都是正确的。我写它的方式，只读取第一个语句而忽略其他 2。我怎样才能使它在特定条件下打印所有观察的计数？

counts_zero_time = 0
counts_zero_time_non_zero_dist = 0
counts_zero_time_zero_dist = 0

for index,row in df.iterrows():
    
    if row["time_interval"] == 0:
        counts_zero_time += 1
        
    elif row["time_interval"] == 0 and row["distance"] !=0:
        counts_zero_time_non_zero_dist += 1
    
    elif row["time_interval"] == 0 and row["distance"] ==0:
        counts_zero_time_zero_dist += 1
        
print(counts_zero_time, "observations have a time interval of 0")
print(counts_zero_time_non_zero_dist, "observations have a time interval of 0 and a non-zero distance")
print(counts_zero_time_zero_dist, "observations have a time interval and distance of 0")

在输出中，我得到第一个条件的正确计数，但其他两个不正确的计数为零。

1421 observations have a time interval of 0
0 observations have a time interval of 0 and a non-zero distance
0 observations have a time interval and distance of 0

【问题讨论】：

您可以将elif 替换为if。但更好的方法是使用 pandas 表达式。那么你不需要遍历数据框
您的意思是添加单独的行来打印计数吗？像这样 zero_interval = trip_char.loc[(df["time_interval"] == 0)] 然后打印它的长度？
是的，类似的。请看我的回答

标签： python for-loop if-statement count conditional-statements

【解决方案1】：

根据您的逻辑，您可以像这样使用独立的if 语句：

for index, row in df.iterrows():
    if row["time_interval"] == 0:
        counts_zero_time += 1
        
    if row["time_interval"] == 0 and row["distance"] != 0:
        counts_zero_time_non_zero_dist += 1
    
    if row["time_interval"] == 0 and row["distance"] == 0:
        counts_zero_time_zero_dist += 1

或者，您可以将第二个和第三个 elif 语句嵌套在第一个语句中，如下所示：

for index, row in df.iterrows():
    if row["time_interval"] == 0:
        counts_zero_time += 1
        
        if row["distance"] != 0:
            counts_zero_time_non_zero_dist += 1
        else:
            counts_zero_time_zero_dist += 1

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 pandas 操作来避免对数据框进行迭代。对数据框进行迭代是 pandas 中的一种反模式。

您可以使用boolean masking 找出哪些样本符合您的条件。然后您可以对该数据框进行求和，这将告诉您有多少样本匹配。

time_interval_is_zero = df.loc[:, "time_interval"] == 0
distance_is_zero = df.loc[:, "distance"] == 0

counts_zero_time = time_interval_is_zero.sum()
counts_zero_time_zero_dist = (time_interval_is_zero & distance_is_zero).sum()
counts_zero_time_non_zero_dist = (time_interval_is_zero & ~distance_is_zero).sum()

~ 反转布尔值，因此 True 变为 False 并且反之亦然。 & 为每对行计算 and。

关于您的原始实现，如果之前的 elif 或 if 语句是 True，则不会到达后面的 elif 语句。要评估所有条件，您应该将它们全部设为 if 语句。

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 if/elif 的条件语句在第一个 True 语句处终止。考虑一下这个sn-p

if True:
    print('a')
elif True and True:
    print('b')
elif True and True:
    print('c')

只有字符“a”会被打印，因为第一个语句是 True。然而，在下一个 sn-p 中，“a”、“b”和“c”都将被打印出来，因为每个条件都是独立于其他条件进行评估的。

if True:
    print('a')
if True and True:
    print('b')
if True and True:
    print('c')

要修复代码中的错误，您必须独立评估每个条件，例如

if row["time_interval"] == 0:
    counts_zero_time += 1     
if row["time_interval"] == 0 and row["distance"] !=0:
    counts_zero_time_non_zero_dist += 1
if row["time_interval"] == 0 and row["distance"] ==0:
    counts_zero_time_zero_dist += 1

【讨论】：

【解决方案4】：

更改 if/elif 语句的顺序。将row['time_interval'] == 0 放在最后一个位置。像这样的：

for index,row in df.iterrows():
    if row["time_interval"] == 0 and row["distance"] !=0:
        counts_zero_time_non_zero_dist += 1
    elif row["time_interval"] == 0 and row["distance"] ==0:
        counts_zero_time_zero_dist += 1
    if row["time_interval"] == 0:
        counts_zero_time += 1

【讨论】：